图谱RAG：Lettria如何通过Qdrant和Neo4j实现20%的准确性提升
💡
原文英文，约2800词，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
Lettria结合Qdrant和Neo4j开发的混合图RAG系统，提升了20%的准确性，特别适用于制药和法律等高要求行业。该系统通过复杂文档解析、自动本体生成和向量搜索，克服了传统RAG的不足，实现高效且可审计的文档智能。
🎯
关键要点
- Lettria结合Qdrant和Neo4j开发的混合图RAG系统，提升了20%的准确性，适用于制药和法律等高要求行业。
- 该系统通过复杂文档解析、自动本体生成和向量搜索，克服了传统RAG的不足，实现高效且可审计的文档智能。
- 在高风险行业中，传统的向量搜索方法准确率仅为70%，无法满足精确性要求。
- Lettria选择Qdrant作为向量数据库，因其部署简单、延迟低和内存占用少。
- Lettria的解决方案将向量嵌入与基于图的语义理解相结合，确保高准确性。
- 文档理解和提取管道通过解析复杂PDF，将数据转化为向量嵌入和语义三元组。
- 保持Neo4j和Qdrant数据一致性是一个挑战，Lettria构建了自定义的摄取机制以确保一致性。
- Lettria采用负载扁平化策略，以确保在Qdrant和Neo4j之间的一致查询行为和索引性能。
- Lettria的系统在处理超过1亿个向量时，保持95百分位检索延迟低于200毫秒。
- 最终，Lettria的图增强RAG系统在金融、航空、制药和法律等领域实现了20-25%的准确性提升。
➡️
